MySQL で食品ショッピング システムの製品評価テーブルを作成する
食品ショッピング システムでは、製品評価はユーザーが品質と品質を理解するのに役立つ重要な機能です。より良い購入決定を下すための口コミ。この機能を実装するには、MySQL データベースに製品評価テーブルを作成する必要があります。以下では、このテーブルの作成方法と具体的なコード例を詳しく紹介します。
まず、製品評価テーブルのフィールドを決定する必要があります。一般的に使用されるフィールドには、製品 ID、ユーザー ID、評価レベル、評価内容、評価時刻が含まれます。これらのフィールドに基づいて、「product_rated」という名前のテーブルを作成できます。具体的なコードは次のとおりです:
CREATE TABLE product_rating ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, product_id INT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, rating FLOAT NOT NULL, review TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );
上記のコードでは、MySQL の「CREATE TABLE」ステートメントを使用して「product_rated」という名前のテーブルを作成します。テーブル。テーブルには次のフィールドが含まれます。
- id: 評価 ID。主キーとして、各評価レコードは一意の ID を持ちます。
- product_id: 製品 ID。特定の製品を関連付けるために使用されます。
- user_id: 特定のユーザーに関連付けるために使用されるユーザー ID。
- 評価: 評価。浮動小数点型を使用して評価を表します。値は 0 から 5 までの任意の値です。
- review: コンテンツをレビューします。長いテキストを保存するには TEXT タイプを使用します。
- created_at: 評価時間。デフォルト値は現在のタイムスタンプで、評価の作成時間を記録するために使用されます。
次に、製品テーブルに外部キー制約を追加して、製品評価テーブル「product_rated」の「product_id」フィールドを製品テーブルの製品 ID に関連付けます。具体的なコードは次のとおりです。
ALTER TABLE product_rating ADD FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id) ON DELETE CASCADE;
上記のコードでは、MySQL の「ALTER TABLE」ステートメントを使用し、「ADD FOREIGN KEY」句を使用して、「product_rated」の「product_id」フィールドを「 products」に「id」フィールドが関連付けられています。このうち、キーワード「REFERENCES」は関連するテーブルを参照することを意味し、キーワード「ON DELETE CASCADE」は製品が削除されると、関連する評価レコードも削除されることを意味します。
最後に、ユーザー テーブルに外部キー制約を追加して、製品評価テーブル「product_rated」の「user_id」フィールドをユーザー テーブルのユーザー ID に関連付けて、評価レコードが確実に特定のユーザーの関連付けに関連するもの。具体的なコードは次のとおりです。
ALTER TABLE product_rating ADD FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE;
上記のコードでは、MySQL の「ALTER TABLE」ステートメントを使用し、「ADD FOREIGN KEY」句を使用して、「product_rated」の「user_id」フィールドを「」と結合します。 「users」フィールドと「id」フィールドが関連付けられています。このうち、キーワード「REFERENCES」は関連するテーブルを参照することを意味し、キーワード「ON DELETE CASCADE」はユーザーが削除されると、関連する評価レコードも削除されることを意味します。
上記の手順により、MySQL データベースに「product_rated」という名前の製品評価テーブルが正常に作成され、製品テーブルおよびユーザー テーブルとの関係が確立されました。このようにして、食料品ショッピング システムでこのテーブルを使用して、製品評価機能を実装できます。
概要:
食料品ショッピング システムの製品評価機能はユーザーにとって非常に重要であり、ユーザーが製品の品質と評判を理解するのに役立ちます。この機能は、MySQL データベースに製品評価テーブルを作成し、それを製品テーブルとユーザー テーブルに関連付けることによって実現できます。上記は、MySQL で食料品ショッピング システムの製品評価テーブルを確立するための具体的なコード例です。
以上がMySQL での食料品ショッピング システムの製品評価テーブルの確立の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。

mysqlManagesCharacterSetSetSetsAndCollations ByUSINGUTF-8ASTHEDEDEFAULT、CONFIGURATIONATDATABASE、TABLE、ANDCOLUMNLEVELS、ANDREQUIRINGCAREACTERSETANDCOLLATIONSFORADABASE.2

MySQLトリガーは、特定のデータ操作が実行されたときに一連の操作を実行するために使用されるテーブルに関連付けられた自動的に実行されたストアドプロシージャです。 1)定義と機能のトリガー:データ検証、ロギングなどに使用。2)動作原則:それは前後に分割され、行レベルのトリガーをサポートします。 3)使用例:給与の変更を記録したり、在庫を更新したりするために使用できます。 4)デバッグスキル:ShowTriggersとShowCreatetriggerコマンドを使用します。 5)パフォーマンスの最適化:複雑な操作を避け、インデックスを使用し、トランザクションを管理します。

MySQLでユーザーアカウントを作成および管理する手順は次のとおりです。1。ユーザーの作成:createUser'newuser '@' localhost'identifidedby'password 'を使用します。 2。許可を割り当てる:grantselect、insert、updateonmydatabase.to'newuser'@'localhost 'を使用します。 3.許可エラーを修正:Revokeallprivilegesonmydatabase.from'newuser'@'localhost 'を使用します。次に、許可を再割り当てします。 4。最適化権限:Showgraを使用します

MySQLは、迅速な開発や中小規模のアプリケーションに適していますが、Oracleは大規模な企業や高可用性のニーズに適しています。 1)MySQLはオープンソースで使いやすく、Webアプリケーションや中小企業に適しています。 2)Oracleは強力で、大企業や政府機関に適しています。 3)MySQLはさまざまなストレージエンジンをサポートし、Oracleは豊富なエンタープライズレベルの機能を提供します。

他のリレーショナルデータベースと比較したMySQLの欠点には次のものがあります。1。パフォーマンスの問題:大規模なデータを処理する際にボトルネックに遭遇する可能性があり、PostgreSQLは複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。 2。スケーラビリティ:水平スケーリング能力は、Google SpannerやAmazon Auroraほど良くありません。 3。機能的な制限:高度な機能におけるPostgreSQLやOracleほど良くないため、一部の関数では、より多くのカスタムコードとメンテナンスが必要です。


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